Karrot es una app de mercado hiperlocal y basada en la comunidad que permite a los usuarios comprar, vender y canjear artículos con otros usuarios verificados. Desde su lanzamiento en Corea del Sur en 2015, la plataforma se expandió a los mercados globales y acumuló más de 43 millones de usuarios registrados. 

Después del lanzamiento en Norteamérica, los ingenieros de Karrot observaron que el 30% de los usuarios de la región usan un idioma del dispositivo que no es inglés, como el español. Para que la app fuera más accesible, el equipo quería incorporar rápidamente y a gran escala la funcionalidad de traducción fluida a Karrot. Los desarrolladores determinaron que la forma más eficiente de implementar traducciones de calidad sería integrar un servicio de IA directamente en la app, por lo que seleccionaron Firebase AI Logic y su SDK de Android para acceder a Gemini Flash Lite, lo que generó una mayor conversión de compras entre los usuarios que no hablan inglés.

Cómo integrar Gemini Firebase AI Logic

Inicialmente, el equipo probó dos opciones integradas en el dispositivo: el SDK de Translation de ML Kit y Gemini Nano. Sin embargo, el equipo encontró desafíos con cada uno: ML Kit Translation no cumplió con las expectativas de calidad del equipo y Gemini Nano, si aún no está en el dispositivo, requirió que el usuario descargara los datos del modelo.

Luego, el equipo probó Firebase AI Logic. Al llamar a la API de Gemini directamente desde la app, Firebase AI Logic brindó exactitud a velocidades que reflejaban una cadencia conversacional natural. 

Según TaeGyu An, ingeniero de software de Android en el equipo de plataformas móviles de Karrot, integrar Firebase AI Logic en la app fue una “experiencia notablemente sencilla”. TaeGyu y el equipo utilizaron la documentación y las muestras de código de la plataforma para crear una prueba de concepto en menos de tres horas. 

Esto permitió que el equipo dedicara más tiempo a definir mejor las instrucciones y encontrar valores de configuración óptimos. "Incluso sin una amplia experiencia en la escritura de instrucciones, las guías y sugerencias de la documentación oficial facilitaron la identificación rápida de la dirección correcta para mejorar la calidad de la traducción", dijo WonJoong Lee, ingeniero de software de Android en el equipo de productos de Karrot para América del Norte.

Esta baja barrera de entrada y el rápido tiempo de respuesta permitieron a los ingenieros mantener bajos los costos de desarrollo y pasar de la prueba de concepto al código de producción en solo dos semanas, todo sin configurar un backend dedicado. Esto también liberó tiempo para enfocarse en el diseño de UX y de políticas, como el comportamiento de aceptación y las condiciones del banner de traducción.

Genera ventas con funciones potenciadas por IA mejoradas

Desde que implementó la traducción con Gemini y Firebase AI Logic, el equipo de Karrot observó un mayor porcentaje de conversiones de compras entre los usuarios que no hablan inglés, lo que indica que la función de traducción ayuda a impulsar las ventas.

De los usuarios que usaron un idioma del dispositivo que no era inglés, uno de cada tres a los que se les mostró el banner de traducción usó la función de forma activa. El equipo también observó que los compradores a los que se les ofreció la función de traducción tenían 2.4 veces más probabilidades de iniciar un chat con un vendedor que aquellos a los que no se les ofreció. 

La flexibilidad y la simplicidad de implementar Firebase AI Logic llevaron al equipo a explorar otras funciones para simplificar los flujos de trabajo de sus ingenieros. "Es gratificante crear funciones que se adaptan a una amplia variedad de dispositivos Android y, al mismo tiempo, ayudar a los vecinos a conectarse e interactuar en sus comunidades locales", concluyó TaeGyu.

En el futuro, el equipo planea implementar plantillas de instrucciones del servidor para ajustar las instrucciones después del lanzamiento sin enviar una nueva versión de la app. Esto, combinado con Remote Config, debería ayudar al equipo a realizar iteraciones más rápido y reducir la sobrecarga operativa.

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